(57)【要約】【課題】  簡単な構成でタイヤ形状を検出することのできる方法とその装置を提供する。【解決手段】  タイヤ２０のインナーライナー部２３に凹凸のパターンから成り、文字情報を表わす２次元バーコード標識２１を形成するとともに、ホイール３０のリム部３１に撮像手段１１を取付けて、上記２次元バーコード標識２１の画像を撮影し、上記撮影された画像から文字情報を抽出した後、この文字情報から標準画像を作成し、この標識画像と上記撮影された画像とを比較して上記画像の大きさや歪み状態を検出することにより、タイヤトレッド部２２とリム部３１との距離を算出したり、タイヤの歪み状態を検出したりして、当該タイヤ２０のタイヤ形状を検出するようにした。【選択図】        図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
タイヤ内面にパターンを形成し、上記パターンの変形状態を検知して走行中のタイヤ形状を検出するようにしたことを特徴とするタイヤ形状検出方法。
【請求項２】
タイヤホイールのリム部に撮影手段を設けて、上記パターンを撮影するようにしたことを特徴とする請求項１に記載のタイヤ形状検出方法。
【請求項３】
上記パターンを、文字情報を表わすパターンである２次元バーコード標識とするとともに、上記撮影された画像を文字情報に変換し、上記変換された文字情報から上記パターンの標準画像を作成する手段を設けて、この作成された標準画像に基づいて撮影されたパターンの変形状態を検出するようにしたことを特徴とする請求項２に記載のタイヤ形状検出方法。
【請求項４】
上記２次元バーコード標識を、冗長性を有するコード標識としたことを特徴とする請求項３に記載のタイヤ形状検出方法。
【請求項５】
上記パターンを、タイヤのインナーライナー部に設けられた凹凸パターンとしたことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載のタイヤ形状検出方法。
【請求項６】
タイヤのインナーライナー部に、塗料にて上記パターンを形成したことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれかに記載のタイヤ形状検出方法。
【請求項７】
タイヤホイールのリム部に設置された、タイヤ内面に形成されたパターンを撮影する撮影手段と、上記撮影されたパターンの歪み状態を検出する手段と、上記パターンの歪み状態から走行中のタイヤの形状を検出するタイヤ形状検出手段とを備えたことを特徴とするタイヤ形状検出装置。
【請求項８】
上記パターンの大きさを比較して、ホイールとタイヤとの距離を算出する手段を備えたことを特徴とする請求項７に記載のタイヤ形状検出装置。
【請求項９】
上記パターンの変形状態に基づいて、上記タイヤの歪み状態を検出する手段を設けたことを特徴とする請求項７または請求項８に記載のタイヤ形状検出装置。
【請求項１０】
上記算出されたホイールとタイヤとの距離、あるいは、タイヤの歪み状態からタイヤがパンクしているかどうかを判定するパンク判定手段を設けたことを特徴とする請求項８または請求項９に記載のタイヤ形状検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中のタイヤの形状を検出する方法とその装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、走行中のタイヤ内に充填された気体の空気圧や温度などを測定したり、タイヤと路面との摩擦係数、あるいは、タイヤが発生しているコーナリングフォースなどを検出して、これらの情報を車両制御へフィードバックすることにより、車両の走行安全性を高める試みがなされている。上記摩擦係数の測定は、例えば、タイヤに複数の歪みセンサを埋め込んで、主に、接地部分の歪みの分布から求めることができる。
一方、タイヤ内面とリム間の距離を光学的方法によりに検出して、走行中のタイヤの変形を監視する方法が提案されている（例えば、特許文献１，２参照）。これは、図９に示すように、リム５１のタイヤ５０の内面側に複数の光学素子５２，５３を設置するとともに、上記タイヤ５０の内面に複数の反射要素５４，５５を取付け、上記光学素子５２，５３の発光素子５２ａ，５３ａから照射され上記反射要素５４，５５で反射された光を受光素子５２ｂ，５３ｂで受光して、上記光学素子５２，５３と反射要素５４，５５との距離を検出するもので、これにより、リム−トレッド間の距離や、リム−サイド間の距離を検出してコーナリング時におけるタイヤの変形やパンク等を把握することができる。
【特許文献１】特表２００３−５２０７３５号公報
【特許文献２】特表２００３−５２４１６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記光学的測定法では、リム−トレッド間の距離やリム−サイド間の距離を測定する際に、上記測定箇所が数箇所と少ない場合には、十分なデータが得られず、走行中のタイヤ形状を把握することは困難であった。したがって、走行中のタイヤ形状を精度良く検出するためには、多数の光学素子をリムに装着するとともに、タイヤ内面にも多数の反射要素を取付ける必要があり、このため、タイヤの製造が大変であるだけでなく、コスト高となるといった問題点があった。
また、上記摩擦係数の測定法を用いてタイヤの変形を監視することも考えられるが、この場合にも、上記歪みセンサを埋め込み箇所が少ないと十分なデータが得られないだけでなく、タイヤに異物となる半導体を多く埋め込むことはタイヤ性能が低下する恐れがあるので好ましくない。
【０００４】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなされたもので、簡単な構成でタイヤ形状を検出することのできる方法とその装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の請求項１に記載の発明は、走行中のタイヤの形状を検出する方法であって、タイヤ内面にパターンを形成し、上記パターンの変形状態を検知して走行中のタイヤ形状を検出するようにしたことを特徴とするものである。
請求項２に記載の発明は、タイヤホイールのリム部に撮影手段を設けて、上記パターンを撮影するようにしたことを特徴とする。
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載のタイヤ形状検出方法において、上記パターンを、文字情報を表わすパターンである２次元バーコード標識とするとともに、上記撮影された画像を文字情報に変換し、上記変換された文字情報から上記パターンの標準画像を作成する手段を設けて、この作成された標準画像に基づいて撮影されたパターンの変形状態を検出するようにしたことを特徴とする。
請求項４に記載の発明は、請求項３に記載のタイヤ形状検出方法において、上記撮影された標識が多少歪んでいたり欠落があっても文字情報に変換可能なように、上記２次元バーコード標識として、ＱＲコードなどの、冗長性を有するコード標識を用いたことを特徴とする。
【０００６】
請求項５に記載の発明は、上記パターンを、タイヤのインナーライナー部に設けられた凹凸パターンとしたことを特徴とする。
請求項６に記載の発明は、タイヤのインナーライナー部に塗料にて上記パターンを形成したことを特徴とする。
【０００７】
また、請求項７に記載の発明は、走行中のタイヤの形状を検出する装置であって、タイヤホイールのリム部に設置された、タイヤ内面に形成された、２次元バーコード標識などのパターンを撮影する撮影手段と、上記撮影されたパターンの歪み状態を検出する手段と、上記パターンの歪み状態から走行中のタイヤの形状を検出するタイヤ形状検出手段とを備えたことを特徴とするものである。
請求項８に記載の発明は、請求項７に記載のタイヤ形状検出装置において、上記パターンの大きさを比較して、ホイールとタイヤとの距離を算出する手段を備えたものである。
請求項９に記載の発明は、請求項７または請求項８に記載のタイヤ形状検出装置において、上記パターンの変形状態に基づいて、上記タイヤの歪み状態を検出する手段を設けたものである。
請求項１０に記載の発明は、請求項８または請求項９に記載のタイヤ形状検出装置において、上記算出されたホイールとタイヤとの距離、あるいは、タイヤの歪み状態からタイヤがパンクしているかどうかを判定するパンク判定手段を設けたものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、タイヤ内面に複数個のパターンを形成し、上記各パターンの変形状態を検知して走行中のタイヤ形状を検出するようにしたので、簡単な構成で、タイヤの変形状態を把握してタイヤ形状を検出することができる。このとき、上記パターンを、ＱＲコードなどの文字情報を表わすパターンとし、上記パターンを撮影して得られた画像を文字情報に変換し、上記変換された文字情報から上記パターンの標準画像を作成し、この作成された標準画像に基づいて撮影されたパターンの変形状態を検出するようにすれば、標準画像を準備することなくパターンの変形状態を検出できる。また、上記パターンをタイヤの種類により変更するようにし、かつ、上記パターンにタイヤサイズなどの情報も持たせるようにすれば、タイヤの歪み状態を更に確実に把握することが可能となる。
また、パターンの大きさや変形状態を標準パターンなどと比較して、ホイールとタイヤとの距離や上記タイヤの歪み状態を検出し、この検出結果に基づいてタイヤがパンクしているかどうかを判定するようにしたので、パンク判定を容易に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の最良の形態について、図面に基づき説明する。
最良の形態１．
図１は、本最良の形態１に係るタイヤ形状検出装置１０の構成を示すブロック図で、図２（ａ），（ｂ）は本発明に用いられるパターン付きタイヤ２０とホイール３０とを示す図である。各図において、１１はホイール３０のリム部３１に設置され、パターン付きタイヤ２０の内面に設けられた２次元バーコード標識２１の画像を撮影する撮像手段、１２は上記撮像手段１１の外周側に設けられた投光手段、１３は上記撮影された２次元バーコード標識２１の画像から上記２次元バーコード標識で表わされる文字情報を抽出する文字情報抽出手段、１４は抽出された文字情報から上記２次元バーコード標識２１の元の画像である標準画像を作成する標準画像作成手段、１５は上記撮影された画像の大きさと標準画像の大きさとを比較して上記画像の縮尺を算出する画像縮尺算出手段、１６は上記撮影された画像と、上記標準画像作成手段１４から送られた、上記標識画像を画像縮尺算出手段１５で算出された縮尺に従って拡大もしくは縮小した修正標準画像とを比較して、上記撮影された画像の歪み状態及び歪みの分布状態を検出する画像歪み検出手段、１７は上記画像縮尺算出手段１５で算出された縮尺から、ホイール３０とタイヤ２０との距離、具体的には、タイヤトレッド部２２とリム部３１との距離を算出する距離算出手段、１８は画像歪み検出手段１６と上記距離算出手段１７との検出結果に基づいて、当該タイヤ２０のタイヤ形状を検出するタイヤ形状検出手段、１９は上記算出されたホイール３０とタイヤ２０との距離から上記タイヤ２０がパンクしているかどうかを判定するパンク判定手段である。
本例では、タイヤ２０をモールドする際に、タイヤトレッド部２２裏面のインナーライナー部２３に、図３（ａ），（ｂ）に示すような、図の部分２１ａと地の部分２１ｂに対応する凹凸のパターンを２次元的に配列することにより、上記２次元バーコード標識２１を形成した。なお、地の部分２１ｂを凸部とし、図の部分２１ａを凹部としてもよい。
このとき、上記２次元バーコード標識２１として、ＱＲコードなどの、冗長性を有するコード標識を用いるようにすれば、上記撮影された標識が多少歪んでいたり欠落があっても、上記２次元バーコード標識２１の画像を確実に文字情報に変換することができる。
また、上記撮像手段１１としては、近年急速に性能が向上し、かつ、小型で安価となったＣＣＤカメラを使用した。なお、上記投光手段１２としては、上記凹凸の境界を鮮明に撮影するため、できるだけ平行な光を投射する投光器を用い、上記凹凸に対して少し斜めから光を投射するようにすることが望ましい。
【００１０】
次に、上記装置１０を用いてタイヤの形状を検出する方法について、図４のフローチャートを参照して説明する。
まず、投光手段１２を点灯させて上記２次元バーコード標識２１に白色光あるいは単色光を照射するとともに、撮像手段１１により、上記２次元バーコード標識２１の画像を連続的に撮影し、この撮影された画像を文字情報抽出手段１３に送る（ステップＳ１）。文字情報抽出手段１３では、上記画像の情報から上記２次元バーコード標識で表わされる文字情報を抽出して、これを標準画像作成手段１４に送る（ステップＳ２）。標準画像作成手段１４では、上記文字情報に基づいて、標識画像を生成する（ステップＳ３）。画像縮尺算出手段１５では、上記撮影された画像の存在するエリアの大きさと標準画像の大きさ（縦横幅）とを比較して上記画像の縮尺を算出し（ステップＳ４）、これを上記標準画像作成手段１４に戻すとともに、距離算出手段１７に送る。なお、上記２次元バーコード標識２１に標準画像の大きさの情報を予め入れておき、文字情報抽出手段１３にて上記大きさの情報を読み出して、上記画像の縮尺を算出するようにしてもよい。標準画像作成手段１４では、上記算出された画像の縮尺に基づいて、上記標準画像を拡大もしくは縮小した比較用画像を作成し（ステップＳ５）、これを画像歪み検出手段１６へ送る。
【００１１】
画像歪み検出手段１６では、上記撮影された画像と上記比較用画像とを比較して、上記撮影された画像の歪み状態及び歪み分布を検出する（ステップＳ６）。このとき、上記２つの画像に含まれるパターンの対応する頂点同士の位置を比較すれば、歪み状態及び歪み分布を容易に検出することができる。
一方、距離算出手段１７では、上記縮尺と予め求めておいたタイヤトレッド部２２とリム部３１との距離Ｌと縮尺との関係を示すテーブル（図示せず）を用いてタイヤトレッド部２２とリム部３１との距離Ｌを推定する（ステップＳ７）。
タイヤ形状検出手段１８では、上記算出されたホイール３０とタイヤ２０とのと距離と、上記画像の歪み状態及び歪みの分布状態とに基づいて、上記タイヤの歪み状態を検出して当該タイヤ２０の形状を推定する（ステップＳ８）。このとき、上記タイヤの時間的な変形を順次記憶しておけば、タイヤの回転状態に伴う様々なデータを得ることができる。
また、上記距離算出手段１７で算出されたタイヤトレッド部２２とリム部３１との距離Ｌはパンク判定手段１９に送られ所定の閾値と比較される。パンク判定手段１９は、上記Ｌが上記閾値未満であった場合、すなわち、タイヤトレッド部２２とリム部３１との距離が所定距離よりも短くなった場合に、当該タイヤ２０がパンク状態であると判定する。
【００１２】
このように、本最良の形態１によれば、タイヤ２０のインナーライナー部２３に凹凸のパターンから成り、文字情報を表わす２次元バーコード標識２１を形成するとともに、ホイール３０のリム部３１に撮像手段１１を取付けて、上記２次元バーコード標識２１の画像を撮影し、上記撮影された画像から文字情報を抽出した後、この文字情報から標準画像を作成し、この標識画像と上記撮影された画像とを比較して上記画像の大きさや歪み状態を検出することにより、タイヤトレッド部２２とリム部３１との距離を算出したり、タイヤの歪み状態を検出したりして、当該タイヤ２０のタイヤ形状を検出するようにしたので、簡単な構成で、走行中のタイヤ２０の変形状態を確実に把握することができる。また、このようにして検出した加速・減速時のタイヤの変形状態のデータをＴＣＳやＡＢＳなどの制御に用いるようにすれば、車両の走行状態を安定化することができる。
また、上記算出されたホイール３０とタイヤ２０との距離から上記タイヤ２０がパンクしているかどうかを判定するようにしたので、パンク判定を容易に行うことができる。
更には、上記撮影された画像の大小から求めたホイール３０のタイヤ２０との距離と歪み具合のデータを用いて、接地状態や空気圧が適切かどうかの判定を行うことも可能である。
また、上記文字情報の中にタイヤサイズの情報などの情報を含めておけば、上記タイヤの変形状態をタイヤの管理に用いることも可能である。
【００１３】
なお、上記最良の形態１では、タイヤ２０のモールド時にインナーライナー部２３に凹凸のパターンを設けてこれを２次元バーコード標識２１としたが、上記２次元バーコード標識としては、歪み、欠損、回転、拡大収縮があっても復元可能なものであれば良く、例えば、インナーライナー部２３に、白ペンキなどの塗料にて上記２次元バーコード標識を描いたり、インナーライナー部２３の一部を色ゴムにして２次元バーコード標識とするなど、他の方法によって２次元バーコード標識を形成してもよい。
また、上記例では、撮影された画像の大きさからパンク状態を検出したが、周上に１回以上大きな歪みや距離の変化が現れた場合にはスタンディングウェーブ現象が発生した可能性があり、その場合にはタイヤの転がり抵抗が増加しタイヤの温度も上昇するので、この状態からタイヤがパンクすることが予想される。したがって、上記スタンディングウェーブ現象の発生を推定することにより、パンクの予知を行うことができる。
【００１４】
最良の形態２．
上記最良の形態１では、タイヤ２０のインナーライナー部２３に形成した２次元バーコード標識２１を撮影してタイヤの形状を推定する場合について説明したが、図５に示すように、上記インナーライナー部２３にアスペクト比の異なる複数個の矩形から成る凹凸のパターン（以下、パターン部４１という）を形成してその画像を撮影し、上記撮影されたパターン部４１の画像と別途準備した標準画像（パターン画像）とを比較するようにしても、走行中のタイヤ２０の変形状態を把握することができる。
図６は、本最良の形態２に係るタイヤ形状検出装置４０の構成を示すブロック図で、同図において、１１は撮像手段、４３は上記撮像手段１１で撮影されたパターン部４１の画像と予め記憶手段４４に記憶されたパターン画像とを比較する画像比較手段、４５は上記画像中のパターンの大きさから、ホイール３０とタイヤ２０との距離を算出する距離算出手段、４６は上記画像中のパターンの変形状態に基づいて、上記タイヤの歪み状態を検出するタイヤ歪み検出手段、４７は上記距離算出手段４５とタイヤ歪み検出手段４６の検出結果に基づいて、当該タイヤ２０のタイヤ形状を検出するタイヤ形状検出手段、４８は上記算出されたホイール３０とタイヤ２０との距離から上記タイヤ２０がパンクしているかどうかを判定するパンク判定手段である。
【００１５】
次に、上記装置４０を用いてタイヤの形状を検出する方法について説明する。
まず、上記最良の形態１と同様に、撮像手段１１により、上記パターン部４１の画像を連続的に撮影し、これを画像比較手段４３に送り、予め記憶手段４４に記憶されたパターン画像と比較する。上記記憶手段４４には、タイヤが歪みを受けていない時のパターンである標準パターンＡと、タイヤ２０が歪みを受けている時のパターンである複数個の標準歪みパターンａ，ｂ，‥‥が記憶されており、画像比較手段４３では、図７に示すように、上記撮影された画像のパターンのうち、上記パターン部４１がタイヤ踏面中心にある時の画像Ｍ１のパターンの面積と標準パターンＡのパターンの面積と比較して、上記２つの画像Ｍ１及び標準パターンＡのパターンの面積比Ｒを算出してこれを距離算出手段４５に送る。距離算出手段４５では、上記面積比Ｒと予め求めておいたタイヤトレッド部２２とリム部３１との距離Ｌと面積比Ｒとの関係を示すテーブル（図示せず）を用いてタイヤトレッド部２２とリム部３１との距離Ｌを推定する。
【００１６】
また、コーナリング中にはタイヤに横力が発生するため、タイヤ２０の車体側と外側とではその接地形状が変化する。この場合には、上記撮影された画像のパターンは、図７に示す画像Ｍ２ように、パターン全体が歪んだ状態となる。画像比較手段４３では、上記画像Ｍ２のパターンと標準歪みパターンａ，ｂ，‥‥とを比較して、上記画像Ｍ２のパターンと最も近い変形状態の標準歪みパターンを選択しタイヤ歪み検出手段４６へ送る。タイヤ歪み検出手段４６では、上記標準歪みパターンと予め求めておいたタイヤの歪み分布と歪みパターンとの関係からタイヤ２０の歪み状態を推定する。
タイヤ形状検出手段４７では、上記算出されたホイール３０とタイヤ２０との距離とタイヤ２０の歪み状態に基づいて、当該タイヤ２０の形状を推定する。また、上記距離算出手段４５で算出されたタイヤトレッド部２２とリム部３１との距離Ｌはパンク判定手段４８に送られ所定の閾値と比較される。パンク判定手段４８は、上記Ｌが上記閾値未満であった場合、すなわち、タイヤトレッド部２２とリム部３１との距離が所定距離よりも短くなった場合に、当該タイヤ２０がパンク状態であると判定する。
【００１７】
なお、上記最良の形態２では、上記撮影された画像Ｍ１，Ｍ２のパターンと、標準パターンＡや標準歪みパターンａ，ｂ，‥‥とを比較して当該タイヤ２０の形状を推定するようにしたが、画像処理装置を設けて、上記画像Ｍ１，Ｍ２のパターンの大きさやパターンの歪み状態を数値化して、パターンの大きさやその変形状態を演算して当該タイヤ２０の形状を推定するようにしてもよい。
また、上記例では、アスペクト比の異なる複数個の矩形から成る凹凸のパターンを形成してこれをパターン部４１としたが、これに限るものではなく、例えば、図７（ａ）に示すような、単純な格子点のパターンから成るパターン部４１Ｚであってもよい。この格子点パターンの大きさや格子間隔、格子点の個数に関する情報は、上記最良の形態２と同様に、予め、記憶手段４４に記憶しておき、撮影した格子点の画像の大きさからホイール３０とタイヤ２０とのと距離を求めるとともに、格子点のズレ量から画像の歪み状態及び歪み分布を求めるようにすればよい。このとき、図７（ｂ）に示すように、上記記憶手段４４に記憶された格子点情報と格子点の画像の大きさとから標準格子画像Ｚ０を作成して、撮影した格子点の画像Ｚ１と上記標準格子画像Ｚ０とを比較し、上記格子点のズレ量を求めるようにすれば、画像の歪み状態及び歪み分布を更に正確に求めることができる。
また、上記パターン部４１についても、上記最良の形態１と同様に、白ペンキなどの塗料にて上記パターンを描いたり、一部を色ゴムにするなど、他の方法によって形成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００１８】
このように、本発明によれば、簡単な構成で走行中のタイヤ形状やパンク状態を検出することができるので、これらの情報を車両制御に用いることにより、車両の走行安全性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の最良の形態１に係るタイヤ形状検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本最良の形態１に係るパターン付きタイヤとホイールとを示す図である。
【図３】本最良の形態１に係る２次元バーコード標識の一例を示す図である。
【図４】本最良の形態１に係るタイヤ形状の検出方法を示すフローチャートである。
【図５】本最良の形態２に係るパターン部の一例を示す図である。
【図６】本最良の形態２に係るタイヤ形状検出装置の構成を示す図である。
【図７】パターン部の変形状態の一例を示す図である。
【図８】本発明に係るパターン部の他の例を示す図である。
【図９】従来のタイヤ形状検出方法の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００２０】
１０  タイヤ形状検出装置、１１  撮像手段、１２  投光手段、
１３  文字情報抽出手段、１４  標準画像作成手段、１５  画像縮尺算出手段、
１６  画像歪み検出手段、１７  距離算出手段、１８  タイヤ形状検出手段、
１９  パンク判定手段、２０  パターン付きタイヤ、２１  ２次元バーコード標識、
２２  タイヤトレッド部、２３  インナーライナー部、３０  ホイール、３１  リム部。
【図１】
2005300227.tif 000003
【図２】
2005300227.tif 000004
【図３】
2005300227.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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